安庆安全通道车牌识别生产厂家
对边缘检测后的灰度图进行二值化处理车牌图像经过边缘检测之后,车牌上的字符及边缘信息会突出出来,同时,其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来,为了减少噪声的影响,需要对车牌图像进行二值化处理,二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况,二值化的方法可分为全阈值法、动态阈值法和部阈值法,我们用大类间方差法(也称Otsu算法)进行阈值化,来剔除一些梯度值较小的像素,减少需要查找的车牌范围,二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255。
车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型,使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测,只输出一个识别结果。车牌识别系统的关键技术及算法车牌定位是车牌识别系统的基础,其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位,即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理,从而准确地获得图像中的车牌区域,其输入是原始的汽车图像,输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中,由于光照不均匀、背景的复杂性等原因,造成准确定位出车牌的难度较大。目前,根据车牌的特征,常见的车牌定位方法有基于车牌颜特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等,这些方法各有所长。值得注意的是,车牌定位算法的分类并不是唯一的,区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长,但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
车牌识别进出停车场无需刷卡、无需停车,加快车辆进出场速度,避免拥堵,减少鸣笛噪音,省去了车主停车刷卡的步骤,节省了车主停车时间,同时也避免了车主因卡丢失、卡损坏需要换卡、补卡的烦恼。
对车牌图像进行图像形态学操作由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善,以及天气情况的变化等,车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上,会出现一些与要研究的对象(即车牌区域)不相关的孤立点或者像素块,扰乱图像的研究对象,影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声,同时,能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像处理中消除噪声的的操作,其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和性。常用的滤波操作方法有很多种,如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。